Additional file 1 of Food and beverage advertising expenditures in Canada in 2016 and 2019 across media
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Supplemental Table 1. The 57 select product categories licenced from Numerator included in the study. Supplemental Table 2. Numerator’s methodology used to estimate expenditures by media. Supplemental Table 3. Thresholds against which products containing free sugars, added sodium and added fat are assessed to determine whether they would be classified as “permitted/healthy” or “restricted/unhealthy” advertising according to Health Canada’s proposed nutrient profile model. Supplemental Table 4. Changes in net food advertising expenditures on television in Canada† between 2016 and 2019, overall and by food category. Supplemental Table 5. Changes in net food advertising expenditures classified as “unhealthy” on television in Canada† between 2016 and 2019, overall and by food category. Supplemental Table 6. Changes in net food advertising expenditures on the radio in Canada† between 2016 and 2019, overall and by food category. Supplemental Table 7. Changes in net food advertising expenditures classified as “unhealthy” on the radio in Canada† between 2016 and 2019, overall and by food category. Supplemental Table 8. Changes in net food advertising expenditures in print media in Canada† between 2016 and 2019, overall and by food category. Supplemental Table 9. Changes in net food advertising expenditures classified as “unhealthy” in print media in Canada† between 2016 and 2019, overall and by food category. Supplemental Table 10. Changes in net food advertising expenditures in out-of-home media in Canada† between 2016 and 2019, overall and by food category. Supplemental Table 11. Changes in net food advertising expenditures classified as “unhealthy” in out-of-home media in Canada† between 2016 and 2019, overall and by food category. Supplemental Table 12. Net food advertising expenditures in digital media in Canada† in 2019, overall and by food category.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,386 | 0,037 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».